搜索二叉树

BinarySearchTree类,只是一个操作类,提供操作函数,不提供存储。

 #include <iostream>
 #include<cstdlib>
 #include<ctime>
using namespace std; 
class BinarySearchTree;
class BinaryNode
{ 
public :
  int element;
  BinaryNode *leftChild;
  BinaryNode *rightChild;
  BinaryNode(int theElement,BinaryNode *lt,BinaryNode *rt)
  :element(theElement),leftChild(lt),rightChild(rt){};
  friend class BinarySearchTree;
};
class BinarySearchTree
{ public:
    BinaryNode *root;
    BinarySearchTree(BinaryNode *rt){root=rt;}

    BinaryNode* findMax(BinaryNode *t)const;
    BinaryNode* findMin(BinaryNode *t)const;
    BinaryNode* find(int x,BinaryNode * t)const;

void insert(int x,BinaryNode * & t);
void remove(int x,BinaryNode * & t);
void removeMin(BinaryNode * & t);
};
BinaryNode* BinarySearchTree::find(int x,BinaryNode* t)const
{ 
  while(t!=NULL)
  { if(t->element==x) return t; //自己加的
    if(x<t->element) t=t->leftChild;
    else if(x>t->element) t=t->rightChild;
  }
  return NULL;
}
BinaryNode *BinarySearchTree::findMax(BinaryNode* t)const
{ if(t!=NULL)
    while(t->rightChild!=NULL) t=t->rightChild;
  return t;
}
BinaryNode *BinarySearchTree::findMin(BinaryNode* t)const
{ if(t!=NULL)
    while(t->leftChild!=NULL) t=t->leftChild;
  return t;  
}
void BinarySearchTree::insert(int x,BinaryNode* &t)
{ if(t==NULL)
   t=new BinaryNode(x,NULL,NULL);
  else if(x<t->element) insert(x,t->leftChild);
       else insert(x,t->rightChild);//允许重复
}
void BinarySearchTree::removeMin(BinaryNode* &t)
{ if(t==NULL)
   { cout<<"removeMinERROR";
     return;
   }
  else{  if(t->leftChild!=NULL)
                removeMin(t->leftChild);
            else{ BinaryNode* tmp;
                            tmp=t;
                            t=t->rightChild;
                           delete tmp;
                    } 
       }

}
void BinarySearchTree::remove(int x,BinaryNode* &t)
{  if(t==NULL) {cout<<"removeERROR";return;}
   if(x<t->element)remove(x,t->leftChild);
   else if(x>t->element) remove(x,t->rightChild);
       else{ if(t->leftChild!=NULL && t->rightChild!=NULL)
                 { t->element=findMin(t->rightChild)->element;
                    removeMin(t->rightChild);
                }
                else{ BinaryNode* tmp=t;
                             t=(t->leftChild!=NULL)?t->leftChild:t->rightChild;
                          delete tmp;
                        }
            }
}
void viewTree(BinaryNode* t)//
{  if(t==NULL)  return;
    else{  if(t->leftChild!=NULL) viewTree(t->leftChild);
                cout<<t->element<<" ";
                if(t->rightChild!=NULL) viewTree(t->rightChild);

           }
}
int main()
{  int n;
    cin>>n;
    srand((unsigned)time(0));
    BinarySearchTree bst(NULL);
    BinaryNode* r=NULL;
    for(int i=1;i<=n;i++) 
    { int a=rand()%32000;
       cout<<i<<"   "<<a<<"insert"<<endl;   
        bst.insert(a,r);
    }
    viewTree(r);
    cout<<endl;
    while(1)
    {   
    cout<<"find: ";
    int x;
    cin>>x;
    if(bst.find(x,r)) cout<<"find it"<<endl ;
    else cout<<"I can not find it";
    cout<<endl<<"Insert  ";
    cin>>x;
    bst.insert(x,r);
    cout<<endl<<"Delete ";
    cin>>x;
    bst.remove(x,r);


    }


}
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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